小波变换在弱信号检测中的应用

简要介绍了短时傅里叶变换及小波变换理论,并用此理论分析了强噪声背景下雷达弱信号检测方法,给出了相应的基函数及离散算法,最后给出了计算机模拟结果.     

傅里叶变换与小波变换在信号故障诊断中的应用

研究了傅里叶变换与小波变换在信号故障诊断中的应用。仿真表明，小波变换在检测信号突变点方面比傅里叶变换优越得多，且利用小波变换可以精确地检测出信号突变的时间与位置。最后探讨了在应用小波变换进行故障检测时小波基的选取原则。     

基于小波变换的非平稳信号分析与处理

针对傅里叶变换在非平稳信号分析中的难点问题,将小波变换和短时傅里叶变换应用于典型的非平稳信号,进行时频分析研究,所获得的特性比普通的傅里叶变换构成的频谱分析结果更清晰、准确,表明这两种时频分析方法独有的优越性、正确性、实用性.小波的多分辨特性更使得分析结果优于短时傅里叶变换.在此基础上用该方法对小波时频分析方法的抗噪性能进行研究,并从小波基函数的性质和实际仿真效果两方面设定参数,得出最优分析结果,改善了小波时频分析方法在高频处频率不易确定的问题.     

L2(Rn)空间中的连续小波变换

讨论了L^2(R^n)空间中的连续小波变换，分别得到了原来变换函数与其不同的函数生成的重构公式，获得了这些重构公式在L^2(R^n)中范数收敛意义下成立的条件，后者在L^2(R^n）中范数收敛意义下成立的条件是前者在L^2(R^n)中范数收敛意义下成立的条件的自然推广。当n=1时，便得到一个L^2(R)中与原业变换函数不同的函数生成的重构公式在范数收敛意义下成立的条件。与Daubechies已有的结果相比，减弱了变换函数和生成重构公式的函数条件，拓宽了连续小波变换重构公式的应用范围。     

从等距变换看窗口Fourier变换与小波变换

据等距变换的观点，对窗口Ｆｏｕｒｉｅｒ变换与小波变换的定义进行了调整，从中可得到这些变换的演化过程，并得到了其逆变换。此外，讨论了等距变换的基本条件，根据这条件也可以发现和构造新的数学变换。     

傅立叶变换与小波变换区别分析

小波分析是近年来迅速发展起来的新兴学科,本文将傅里叶变换、Gabor变换和小波变换进行了对比分析,说明了小波变换的多分辨率分析的特点.     

L2(Rn)空间中的连续小波变换

讨论了L2(Rn)空间中的连续小波变换,分别得到了原来变换函数与其不同的函数生成的重构公式,获得了这些重构公式在L2(Rn)中范数收敛意义下成立的条件,后者在L2(Rn)中范数收敛意义下成立的条件是前者在L2(Rn)中范数收敛意义下成立的条件的自然推广.当n=1时,便得到一个L2(R)中与原来变换函数不同的函数生成的重构公式在范数收敛意义下成立的条件.与Daubechies已有的结果相比,减弱了变换函数和生成重构公式的函数的条件,拓宽了连续小波变换重构公式的应用范围.     

基于S变换的无线电引信信号分析

为了更好地揭示无线电引信的信号特征,文中引进S变换对信号进行时频分析,并通过对典型的跳频信号、连续波多普勒信号进行时间、频率等特征参数的仿真分析,结果表明相比于短时Fourier变换和小波变换,S变换在时域、频域和能量域都能精细地揭示信号的特征,为无线电引信信号分析提供了一个良好的时频分析手段,也为引信采取最优的信号处理方法提供依据.     

小波级数变换的一种离散小波变换算法

小波文献中，离散小波变换多由子带分解或拉普斯塔形分解等引出，本文从连续小波变换及小波级数变换出发，通过对采样过程的分析导出了离散小波变换的定义，离散小波变换是唯一便于Ｘ数值计算的小波变换，本文提出了一种以离散小波级数变换的算法，该算法较之Ｏ＇Ｒｉｏｕｌ的类似算法相比，可取得更好的计算精度。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波变换是近几年发展起来较新的数学分支，应用十分广泛，本文介绍了小波变换的基本原理，并论述了它在图像处理中的应用。     

小波变换及其在地震资料处理中的应用

讨论了小波变换的基本性质，用快速小波算法实现了信号的尺度分解，研究了信号尺度与频率的对应关系，以此为基础，对地震信号在滤波，压噪等方面进行了有益的尝试，结果表明本方法是有效，有行的。     

小波变换在光栅图像处理中的应用

小波变换在信号分析、计算机视觉、视频图像分析、CT图像和地震勘测等领域有广泛应用,在变形光栅图像处理中可用以滤除噪声和消除频谱混叠等。介绍并实现了小波变换滤除噪声、消除频谱混叠的原理和实现过程。采用光栅三维扫描仪获取铁路导轨的光栅图像,点云拼接后对数据、图像     

小波变换在语音信号处理上的应用

利用小波的多分辨率分析,以及其良好的空间域和频率域局部化特点,针对语音信号特征,选取适当的小波算法进行去噪和增强语音,压缩编码,提取语音信号特征等处理。通过Matlab仿真分析,得到增强后的信号图和压缩后的压缩比参数、能量保留参数、零系数比例系数,提取的信号特征。结果表明,基于小波变换的语音信号处理表现出良好的特性。     

基于小波变换的热辐射测温信号消噪处理

黑体腔透光是影响热辐射测温精度的主要因素之一,反映在测温信号中存在明显的高频噪声 和奇异性噪声。通过对黑体辐射功率密度与频率和温度的关系以及实际测温信号的频率特性的分析,利 用小波多分辨分解与重构去噪、非线性阈值法去噪和极大值法去噪相结合的方法,消除了因黑体腔透光 而引起的高频噪声和奇异性噪声,取得了与通过改进制作工艺来克服黑体腔透光问题一样的效果,从而 大大降低了热辐射温度传感器的生产成本。     

基于小波变换的热辐射测温信号消噪处理

黑体腔透光是影响热辐射测温精度的主要因素之一，反映在测温信号中存在明显的高频噪声和奇异性噪声。通过对黑体辐射功率密度与频率和温度的关系以及实际测温信号的频率特性的分析，利用小波多分辨分解与重构去噪、非线性阈值法去噪和极大值法去噪相结合的方法，消除了因黑体腔透光而引起的高频噪声和奇异性噪声，取得了与通过改进制作工艺来克服黑体腔透光问题一样的效果，从而大大降低了热辐射温度传感器的生产成本。     

心电信号的小波变换处理算法及仿真

为了有效去除心电信号中的干扰噪声,对信号特征点进行准确标定,采用小波变换的阈值去噪算法和时域峰值定位算法进行心电信号处理.利用bior3.7小波按照Mallat算法对ECG信号进行分解,结合软硬阈值与小波重构的算法对信号进行去噪处理,给出了小波变换与时域峰值定位结合的算法检测各特征点.仿真结果表明小波阈值算法能有效去除心电信号中的干扰噪声,保留心电信号的有效信息,基于小波变换的时域峰值定位算法能准确检测出心电信号中的特征点.     

小波变换在视觉诱发脑电信号提取中的应用──提取视觉诱发脑电信号的新方法之三

利用数据序列分解与重构的Mallat快速算法导出了可用于视觉诱发脑电（VEP）信号提取的小波去噪算法,并在大量提取VEP的仿真研究的基础上进行了;临床实际应用实验.数字仿真和临床应用结果均表明,用小波变换方法可以在大幅减少视觉刺激次数的前提下识别VEP的潜伏期P₁₀₀。     

整数小波变换在图像处理系统中的应用

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的处理提出了新的要求,为满足高速实时图像处理的要求,提出一种基于FPGA为辅助单元,ADSP-BF561处理器为核心图像数据处理单元的并行系统结构。其中DSP负责图像处理,FPGA负责实现整个系统的数字逻辑及I2C总线的配置,增加了该系统的灵活性及实时性。同时结合离散整数小波变换算法,在硬件系统上实现了整数小波变换,取得了较好的试验效果。     

小波变换在电子耳蜗CIS处理中的应用及其仿真和合成

小波变换是采用多分辨率的思想,非均匀的划分时频空间,对信号做多尺度分析,其功能相当于用一组恒品质因数Q的带通滤波器做多分辨率分析.文章利用小波变换代替带通滤波器组实现电子耳蜗CIS语音信号处理,讨论了小波变换在电子耳蜗CIS语音信号处理中的应用,并对该方法进行计算机仿真和声音合成.